Crawl4LLM的设计目标明确指向大语言模型预训练的数据准备痛点，在该领域展现出独特价值。
Typische Anwendungsszenarien sind:
- 学术机构构建定制化训练语料库，如法律/医疗等垂直领域LLM
- 企业级模型研发中清洗网络爬取数据，提升数据质量
- 教育场景下创建特定知识范围的训练数据集
相比通用爬虫工具的优势体现在：
- 训练价值导向的抓取策略，而非简单的全量采集
- 原生支持ClueWeb22等学术标准数据集格式
- 输出直接适配DCLM等主流预训练框架
使用案例显示，在开源的RedPajama等基础模型复现项目中，采用Crawl4LLM可缩短约40%的数据准备周期。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCrawl4LLM: Ein effizientes Web Crawling Tool für LLM Pre-TrainingDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Crawl4LLM特别适用于LLM预训练的数据准备阶段
Deutsch 
简体中文 
English 
日本語 
Português do Brasil